출처 : http://fortune.com/2016/12/13/amazon-go-jeff-bezos-business-partnerships/

제가 살고 있는 동네의 한 마트에는 무인 계산기가 여러 대 있습니다. 직원의 수가 조정되었는 여부는 알 수 없지만, Cashier의 수가 줄었다는 것은 분명합니다. 고객이 직접 구입한 제품을 스캔하고 결제를 하는 번거로움을 감수하는 대신, Check-out 프로세스는 그대로 존재하는 셈입니다. 고객이 대기하는 시간이 줄었는지는 분명하지 않습니다.


Walmart ‘Scan & Go’는 무인 계산기 대신 Mobile Application을 이용해 고객이 구입한 제품을 스캔하고, Mobile Application에 등록된 카드로 결제를 한다는 점이 다릅니다. 하지만 Scan & Go 역시 Check-out 프로세스는 존재합니다. (https://jacesky1.wordpress.com/2013/04/16/walmart-and-scan-go/)



Amazon Check-out 프로세스를 없앰으로써 더욱 신속한 쇼핑이 가능할 것인지 실험을 시작했습니다. 바로 ‘Amazon Go’입니다. Amazon이 공개한 짧은 동영상과 FAQ (https://www.amazon.com/b?node=16008589011), 관련 특허인 미국 특허 Application 20150012396: Transitioning Items from a materials Handling Facility을 참고해 소개해 드립니다.


Flow

▶ 고객은 Amazon Go Mobile Application을 실행합니다.

▶ 매장 (Materials handling facility) 입구에서 Device를 찍고 입장합니다.

▶ 진열대에 있는 제품을 고릅니다. 제품을 집는 순간 Virtual Cart에 자동으로 추가됩니다.

▶ 고객은 쇼핑을 마치면 자동 계산대 (Transition area) 를 통해 출구로 나갑니다.

▶ 고객이 떠남을 인식하면 구매 금액을 계산해 Amazon Account로 청구합니다. 해당 구매는 고객의 구매 이력에 추가됩니다.


[Video 1. ‘Introducing Amazon Go and the world’s most advanced shopping technology’ 

출처: Amazon YouTube Channel (https://www.youtube.com/watch?v=NrmMk1Myrxc)]

 


Check-in: One on One

Check-in 시에 고객은 자신의 Device를 단말에 찍게 됩니다. 고객 한 명 한 명은 Amazon Go 내의 시스템에 의해 끊임 없이 Tracking 됩니다. 일반 마트를 생각해 보면 물건을 구입한 고객이 계산을 완료할 때만 매장을 나갈 수 있도록 하지만, 물건을 구입하고 있는 고객들에 대한 Tracking은 없습니다. , 일 대 일 맞춤음 어렵다는 것을 의미합니다. Amazon GoCheck-in 이후로 고객의 기존 구매 이력과 그 동안 쌓아 둔 고객의 성향을 이용할 수 있을 것입니다. 실시간으로 고객이 관심이 있거나 사려고 했던 물건에 대해 쿠폰을 발급할 수도 있을 것입니다. 물론 고객이 편의점에서 쇼핑을 하는 짧은 시간 동안 그 정보를 의미 있게 활용하는 것은 결코 쉽지 않은 일일 것입니다. 하지만 고객의 이력과 성향을 알기 힘든 오프라인의 약점을 보완하는 데 큰 도움이 될 것은 분명합니다. 

[0040] ... For example, if the inventory management system cannot determine if the picked item is a bottle of ketchup or a bottle of mustard, the inventory management system may consider past purchase history and/or what items the user has already picked from other inventory locations. For example, if the user historically has only picked/purchased ketchup, that information may be used to confirm that the user has likely picked ketchup from the inventory location. 

Application 20150012396: Transitioning Items from a materials Handling Facility‘  

다른 한 편으로는 오프라인에서 관찰한 고객의 행동을 온라인에 접목할 수 있습니다. 고객의 행동을 면밀히 관찰하기 어려운 온라인의 약점을 보완하는 데 보탬이 될 것입니다.


 

Pick up Items and Check-out

앞서 언급했던 동네의 마트나 Walmart Scan & Go처럼 고객이 구입할 제품을 하나씩 스캔 해야 한다면 그 만큼 고객의 대기 시간이 증가하며, 대기 고객을 위한 공간이 추가적으로 필요합니다.

Amazon Go는 고객이 물건을 집는 순간, 그리고 물건을 다시 제 자리에 두는 순간 제품 정보를 인지하고 고객의 Device로 전송합니다. 고객에게 정확한 금액을 청구하기 위해서는 이 과정이 매우 중요합니다.

Patent 상에서는 RFID 기술 등을 이용해 고객이 선택한 물건을 인식한다고 기록되어 있습니다. 특히 손이 선반에 닿는 순간에 집중해 정보를 파악하는 것이 Patent의 주요 내용 중 하나입니다. FAQ에 드러난 Amazon의 설명에 따르면 Computer Vision, Deep Learning, Sensor Fusion 등이 결합된 ‘Just Walk Out Technology’가 적용되었다고 말하고 있습니다. 고객이 매장 안으로 들어오면 고객의 이동과 물건의 선택을 쉴 새 없이 이미지로 찍어 분석하고, 무게나 압력을 분석해 물건의 선택 여부를 감지하며, 마이크를 통해 소리 역시 감지해 고객의 위치와 움직임을 파악하는 것으로 예상됩니다.

역시 가장 큰 장점인 별도의 Check-out이 필요하지 않다는 것은 특허에 명시되어 있습니다. 

[0017] ... For example, if the user is purchasing items from a retail location, rather than the user having to stop and “check out” with a cashier, teller or automated check station, because the picked items are already known and identified on an item identifier list associated with the user, the user may simply exit the retail location with the items. The exit of the user will be detected and, as the user passes through the exit (transition area), the user, without having to stop or otherwise be delayed, will automatically be charged a fee for the items (the items are transitioned to the user).

Application 20150012396: Transitioning Items from a materials Handling Facility‘ 

 

대략적인 기술적 구현을 예상한 모습으로, 실제 구현된 내용은 2017년이 되어야 알 수 있을 듯 합니다. 



Beta Test

Amazon Go는 시애틀에서 임직원들을 대상으로 Beta Test를 진행하고 있습니다. 2017년 초에 일반인에게 공개될 예정입니다.


출처: ‘Amazon Go’, Amazon (https://www.amazon.com/b?node=16008589011)



Online + Offline

Amazon의 오프라인에 대한 행보가 본격화 되고 있습니다. 2015년에는 오프라인 서점은 ‘Amazon Books’를 시애틀에 열었습니다. Amazon Go도 오프라인 진출에 대한 시도로 볼 수 있습니다. Amazon Books가 온라인 서점을 오프라인화 해 보는 시도로 해석된다면, Amazon Go는 온라인과 오프라인을 실질적으로 결합해 보는 시도로 볼 수 있습니다. 

[Link 1. ‘온라인와 오프라인을 함께 품기, Amazon Books’ ]



Amazon Go를 오프라인의 접점으로 확대할 여지도 있습니다. 온라인에서 고객이 주문한 제품들을 고객이 편한 시간에 Amazon Go에서 Pick-up 해 가는 서비스도 고려해 볼 수 있습니다. Offline to Online Online to Offline이 부분적으로 가능해지는 것입니다.

 

3.4 Million

인간의 개입이 최소화 되는 자율 주행 트럭의 등장은 180만명의 트럭 운전자들의 일자리에 위협이 될 가능성이 있습니다. 자율 주행차와 유사한 기술들이 사용될 것이라고 하는 Amazon Go는 아직 본격적으로 사업이 시작된 것은 아닙니다. 하지만 일자리에 대해 생각해 보지 않을 수 없습니다. BLS Bureau of Labor Statistics 에 따르면 미국 내 Cashier의 수는 340만에 육박하고 있습니다.



미국 내 Cashier의 수는 340만에 육박합니다

출처: ‘Occupational employment and wages in 2014’, Bureau of Labor Statistics (https://www.bls.gov/opub/ted/2015/occupational-employment-wages-2014.htm)


아직 기술적 실체가 드러난 것은 아닙니다. 그래서 몇 가지 의구심이 들기도 합니다. 우선 고객 한 명 한 명을 정확히 Tracking 할 수 있을까?’ 입니다. 그리고 물건을 Virtual cart에 넣고 계산해서 청구하는 과정에서 대량 오류가 발생한다면 어떻게 대처할 수 있을까?’ 하는 생각도 듭니다. 2017년이 밝으면 의문점들은 해소될 것입니다. 한 가지 분명한 것은, 이미 많은 기업들이 생각하고 고민하던 혁신을 Amazon은 구현하고 시험하고 있다는 점입니다.





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